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提高金融脆弱性预测的准确性：PLS因子模型方法

作者

上市的：
  • 金贤武
  • Kyunghwan Ko公司

摘要

我们提出了一个因子增强预测模型来评估韩国的金融脆弱性。动态因子模型通常通过主成分（PC）方法从大量时间序列数据中提取潜在的公共因子。相反，我们采用偏最小二乘（PLS）方法，利用预测因子和目标变量之间的协方差估计目标特定的公共因子。将PLS应用于198个月度宏观经济时间序列变量和韩国银行的金融压力指数（KFSTI），我们的PLS因子增强预测模型在我们考虑的所有预测范围内的样本外预测练习中始终优于随机游走基准模型。我们的模型在短期预测范围内也优于自回归基准模型。我们预计，我们的模型将为韩国金融市场出现系统性风险提供有用的预警信号。

建议引用

  • Hyengwoo Kim和Kyunghwan Ko，2019年。"提高金融脆弱性预测的准确性：PLS因子模型方法,"奥本经济工作文件系列auwp2019-03，奥本大学经济系。
    • 手柄：RePEc:abn:wppaper:auwp2019-03
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    2. Hyeongwoo Kim和Wen Shi，2021年。"预测美国的金融脆弱性：一种因子模型方法,"预测杂志，John Wiley&Sons，Ltd.，第40卷（3），第439-457页，4月。
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